(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者間の通信履歴を取得する通信履歴取得部と、
前記通信履歴取得部によって取得された通信履歴から得られる所定の利用者と他の利用者との通信に関する関係に基づいて、利用者群のグループを形成するグループ形成部と、
前記他の利用者によってネットワーク上の情報にアクセスされた履歴である閲覧履歴を取得する閲覧履歴取得部と、
前記閲覧履歴取得部によって取得された閲覧履歴に基づいて、前記グループ形成部によって形成されたグループに属する前記他の利用者によってアクセスされた情報である推薦情報を決定する推薦情報決定部と、
前記推薦情報決定部によって決定された推薦情報を前記所定の利用者に提供する推薦情報提供部と
を備えたことを特徴とする情報推薦装置。
【請求項２】
前記推薦情報決定部は、
前記グループ形成部によって形成されたグループに属する前記他の利用者によってアクセスされた情報のうち、該他の利用者によるアクセス頻度が高い情報を優先的に推薦情報とすることを決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報推薦装置。
【請求項３】
前記通信履歴取得部は、
利用者間の通信における通信頻度又は通信量を含む通信履歴を取得し、
前記推薦情報決定部は、
前記通信履歴取得部によって取得された通信履歴に基づいて、前記他の利用者によってアクセスされた情報に対して、前記所定の利用者と前記他の利用者との通信における通信頻度又は通信量に応じた優先度を付与し、該優先度が高い情報を優先的に推薦情報とすることを決定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報推薦装置。
【請求項４】
前記通信履歴取得部は、
利用者間の通信における通信量又は通信時刻又は通信頻度を含む通信履歴を取得し、
前記グループ形成部は、
前記通信履歴取得部によって取得された通信履歴に基づいて、通信量の差又は通信時刻の差が所定範囲内である、又は通信頻度が所定以上に高い利用者群を前記グループとして形成する
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報推薦装置。
【請求項５】
情報推薦装置で実行される情報推薦方法であって、
利用者間の通信履歴を取得する通信履歴取得工程と、
前記通信履歴取得工程によって取得された通信履歴から得られる所定の利用者と他の利用者との通信に関する関係に基づいて、利用者群のグループを形成するグループ形成工程と、
前記他の利用者によってネットワーク上の情報にアクセスされた履歴である閲覧履歴を取得する閲覧履歴取得工程と、
前記閲覧履歴取得工程によって取得された閲覧履歴に基づいて、前記グループ形成工程によって形成されたグループに属する前記他の利用者によってアクセスされた情報である推薦情報を決定する推薦情報決定工程と、
前記推薦情報決定工程によって決定された推薦情報を前記所定の利用者に提供する推薦情報提供工程と
を含んだことを特徴とする情報推薦方法。
【請求項６】
コンピュータを請求項１〜４のいずれか一つに記載の情報推薦装置として機能させるための情報推薦プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報推薦装置、情報推薦方法及び情報推薦プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、情報処理技術の高速化及び低コスト化や、インターネット技術等のネットワーク技術の普及等に伴って、ネットワーク上に膨大な量の情報（電子データ）が蓄積されている。この状況は、膨大な量の情報の中から利用者が所望の情報を得ることを困難にしている。
【０００３】
このため、協調フィルタリングに代表される各種情報を推薦する情報推薦技術が提案されている。情報推薦技術は、利用者の行動履歴を用いることで、かかる利用者が所望する情報を提示する技術である。代表的な情報推薦技術では、利用者の情報閲覧履歴に基づいて、近い趣向を持つ他の利用者が閲覧した情報を推薦する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Badrul  Sarwar  et  al,  “Item-Based  Collaborative  Filtering  Recommendation  Algorithms”,  GroupLens  Research  Group/Army  HPC  Research  Center  Department  of  Computer  Science  and  Engineering  University  of  Minnesota,  Minneapolis,  MN  55455,  WWW10,  May  2001
【非特許文献２】Miha  Grcar  et  al,  “Data  Sparsity  Issues  in  the  Collaborative  Filtering  Framework”,  Advances  in  Web  Mining  and  Web  Usage  Analysis,  Vol.4198,  2006
【非特許文献３】Aaron  Clauset  et  al,  “Finding  Community  Structure  in  Very  Large  Networks”,  Physical  Review  E.  Vol.70,  No.6,  2004
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記従来の情報推薦技術は、利用者による情報への閲覧履歴を用いるので、かかる利用者が所定数の情報を閲覧した後でなければ、適切な情報を推薦することが困難である。
【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、利用者に適切な情報を推薦することができる情報推薦装置、情報推薦方法及び情報推薦プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態に係る情報推薦装置は、利用者間の通信履歴を取得する通信履歴取得部と、通信履歴から得られる所定の利用者と他の利用者との通信に関する関係に基づいて、利用者群のグループを形成するグループ形成部と、他の利用者によってネットワーク上の情報にアクセスされた履歴である閲覧履歴を取得する閲覧履歴取得部と、閲覧履歴に基づいて、グループ形成部によって形成されたグループに属する他の利用者によってアクセスされた情報である推薦情報を決定する推薦情報決定部と、推薦情報決定部によって決定された推薦情報を所定の利用者に提供する推薦情報提供部と有する。
【発明の効果】
【０００８】
実施形態に係る情報推薦装置、情報推薦方法、情報推薦プログラムは、利用者に適切な情報を推薦することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施例１に係る情報推薦装置を含むネットワークの構成例を示す図である。
【図２】図２は、実施例１に係る情報推薦装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】図３は、実施例１における通信履歴保持サーバが保持する通信履歴の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施例１におけるグループ形成部によるグループ形成処理の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施例１における閲覧履歴保持サーバが保持する閲覧履歴の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施例１における推薦情報決定部による推薦情報決定処理の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施例１に係る情報推薦装置による情報推薦処理手順を示すフローチャートである。
【図８】図８は、実施例１に係る情報推薦装置の他の実施形態を説明するための図である。
【図９】図９は、実施例１に係る情報推薦装置の他の実施形態を説明するための図である。
【図１０】図１０は、実施例１に係る情報推薦装置の他の実施形態を説明するための図である。
【図１１】図１１は、実施例１に係る情報推薦装置の他の実施形態を説明するための図である。
【図１２】図１２は、実施例１に係る情報推薦装置の他の実施形態を説明するための図である。
【図１３】図１３は、実施例１に係る情報推薦装置の他の実施形態を説明するための図である。
【図１４】図１４は、情報推薦プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本発明に係る情報推薦装置、情報推薦方法及び情報推薦プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例により本発明が限定されるものではない。
【実施例１】
【００１１】
［ネットワーク構成］
まず、図１を用いて、実施例１に係る情報推薦装置を含むネットワークの構成例について説明する。図１は、実施例１に係る情報推薦装置を含むネットワークの構成例を示す図である。図１に例示したネットワーク１は、例えば、ＩＰ（Internet  Protocol）ネットワークであり、利用者端末１１及び１２と、通信履歴保持サーバ２１と、閲覧履歴保持サーバ２２と、推薦情報保持サーバ２３と、情報推薦装置１００とを含む。
【００１２】
利用者端末１１及び１２は、実施例１におけるネットワーク１を利用する利用者によって利用される情報処理装置であり、例えば、ＰＣ（Personal  Computer）、携帯電話機、ＰＤＡ（Personal  Digital  Assistant）等である。
【００１３】
これらの利用者端末１１及び１２は、ネットワーク１に含まれる各種サーバによって提供されるＷｅｂページや動画データ等のＷｅｂコンテンツや、ＦＴＰ（File  Transfer  Protocol）等によって所定のファイル等にアクセスする場合がある。すなわち、利用者端末１１や利用者端末１２は、利用者の操作内容に従って、Ｗｅｂサーバによって提供される所定のサイト（Ｗｅｂページや動画データ）にアクセスしたり、ＦＴＰサーバ等によって提供される所定のファイルにアクセスしたりする。これにより、利用者端末１１又は１２の利用者は、Ｗｅｂページ、動画データやファイル等を閲覧することができる。図１に示した例では、後述する推薦情報保持サーバ２３がＷｅｂサーバやＦＴＰサーバ等であり、利用者端末１１及び１２は、推薦情報保持サーバ２３に保持されるＷｅｂコンテンツやファイル等にアクセスするものとする。なお、以下では、利用者によって閲覧されるＷｅｂページ、動画データやファイル等の電子データを単に「情報」と表記する場合がある。
【００１４】
また、利用者端末１１及び１２は、互いに通信を行う場合がある。例えば、利用者端末１１及び１２は、図示しないメールサーバや基地局等を介して、互いに電子メールを送受したり、チャットサーバを介して文字データを送受したり、利用者間における通話を実現するための音声データを送受したりする。実施例１において、利用者端末１１と利用者端末１２との間で行われる通信には、一方の利用者端末の利用者がブログ（Blog）やＳＮＳ（Social  Network  Service）に公開しているコンテンツを他方の利用者端末の利用者が閲覧する態様や、かかるコンテンツにコメントを書き込む態様等も含む。
【００１５】
なお、図１では、ネットワーク１に２台の利用者端末１１及び１２が含まれる例を示したが、ネットワーク１に含まれる利用者端末の数はこれに限られない。例えば、ネットワーク１には、３台以上の利用者端末が含まれてもよい。
【００１６】
通信履歴保持サーバ２１は、利用者端末１１と利用者端末１２との間における通信の履歴（以下、「通信履歴」と表記する場合がある）を保持する。例えば、通信履歴保持サーバ２１は、利用者端末間による通信を中継する各種サーバから、利用者端末１１等の通信履歴を取得する。また、例えば、通信履歴保持サーバ２１は、利用者端末１１等から、通信履歴を取得する。なお、通信履歴保持サーバ２１が保持する通信履歴については、後述する。
【００１７】
閲覧履歴保持サーバ２２は、利用者端末１１や利用者端末１２の利用者による各種情報への閲覧の履歴（以下、「閲覧履歴」と表記する場合がある）を保持する。例えば、閲覧履歴保持サーバ２２は、利用者端末１１等によってアクセスされた各種サーバから、利用者端末１１等のアクセス履歴を閲覧履歴として取得する。また、例えば、閲覧履歴保持サーバ２２は、利用者端末１１等から、各種サーバへのアクセス履歴を閲覧履歴として取得する。なお、閲覧履歴保持サーバ２２が保持する閲覧履歴については、後述する。
【００１８】
推薦情報保持サーバ２３は、例えば、ＷｅｂサーバやＦＴＰサーバ等であり、Ｗｅｂコンテンツやファイル等を保持する。すなわち、推薦情報保持サーバ２３は、利用者端末１１や利用者端末１２によってアクセスされる各種電子データを保持する。上記の閲覧履歴保持サーバ２２は、推薦情報保持サーバ２３から閲覧履歴を収集することになる。
【００１９】
なお、図１に示した例では、ネットワーク１に１台の推薦情報保持サーバ２３が含まれる例を示したが、ネットワーク１に含まれる推薦情報保持サーバの数はこれに限られない。例えば、ネットワーク１には、Ｗｅｂサーバである複数の推薦情報保持サーバや、ＦＴＰサーバである複数の推薦情報保持サーバが含まれてもよい。
【００２０】
また、図１に例示した推薦情報保持サーバ２３は、ＷｅｂサーバやＦＴＰサーバ等でなくてもよい。例えば、推薦情報保持サーバ２３は、Ｗｅｂコンテンツやファイル等から、利用者端末１１や利用者端末１２によってアクセスされた情報を保持するサーバであってもよい。
【００２１】
情報推薦装置１００は、利用者端末１１や利用者端末１２に対して、閲覧を推薦する情報（Ｗｅｂコンテンツ等の電子データ）を提供する。例えば、図１に例示した情報推薦装置１００は、利用者端末１１から情報の推薦を要求する情報推薦要求を受信した場合に、通信履歴保持サーバ２１から通信履歴を取得する。そして、情報推薦装置１００は、通信履歴保持サーバ２１から取得した通信履歴に基づいて、過去に通信を行ったことがある利用者端末群のグループを形成する。例えば、利用者端末１１と利用者端末１２とが通信を行ったことがある場合には、情報推薦装置１００は、利用者端末１１と利用者端末１２とを含むグループを形成する。
【００２２】
続いて、情報推薦装置１００は、閲覧履歴保持サーバ２２から閲覧履歴を取得する。そして、情報推薦装置１００は、閲覧履歴保持サーバ２２から取得した閲覧履歴に基づいて、情報推薦要求の送信元である利用者端末１１と同一グループに属する利用者端末１２によって過去にアクセスされた情報（Ｗｅｂコンテンツ等の電子データ）を、利用者端末１１に推薦する推薦情報として決定する。このとき、情報推薦装置１００は、例えば、利用者端末１２によってアクセスされた回数が多い情報を優先的に推薦情報とすることを決定する。そして、情報推薦装置１００は、このようにして決定した推薦情報を推薦情報保持サーバ２３から取得し、取得した推薦情報を利用者端末１１に提供する。
【００２３】
このように、実施例１に係る情報推薦装置１００は、利用者端末１１から情報推薦要求を受信した場合に、利用者端末１１と通信を行ったことがある利用者端末１２を含むグループを形成し、かかるグループに属する利用者端末１２によって過去にアクセスされたＷｅｂコンテンツ等の情報を推薦情報として利用者端末１１に提供する。
【００２４】
ここで、利用者端末１１と利用者端末１２とが同一グループである場合、双方の利用者は、電子メールの送受やチャットや通話等の通信を行ったことがあるので、趣味・趣向が似ている可能性がある。すなわち、情報推薦装置１００は、趣味・趣向が似ている利用者端末１２の利用者によって閲覧されたことがある情報を推薦情報とするので、利用者端末１１の利用者が所望する可能性の高い情報を利用者端末１１に提供することができる。
【００２５】
また、情報推薦装置１００は、利用者端末１２の利用者によって過去に閲覧された情報に基づいて推薦情報を決定するので、利用者端末１１の利用者によって過去に情報が閲覧されたことがない場合であっても、利用者端末１１に推薦情報を提供することができる。
【００２６】
さらに、情報推薦装置１００は、通信履歴に基づいてグループを形成し、同一グループに属する利用者端末によってアクセスされたことがある情報を推薦情報とするので、ネットワーク１上に膨大な量の情報が蓄積されている場合であっても、かかる膨大な量の情報から、利用者端末１１の利用者が所望する可能性の高い情報を利用者端末１１に提供することができる。
【００２７】
なお、自らの閲覧履歴が少ない利用者には適切な情報を推薦できないという問題や、ネットワーク上に膨大な量の情報が蓄積されているために適切な情報を推薦できないという問題は、「Ｄａｔａ  Ｓｐａｒｓｉｔｙ」と呼ばれる問題として知られているが、実施例１に係る情報推薦装置１００は、上記の通り、かかる「Ｄａｔａ  Ｓｐａｒｓｉｔｙ」の問題を解決することができる。
【００２８】
以下に、このような情報推薦装置１００について詳細に説明する。なお、以下では、図１に示した例と同様に、情報推薦装置１００が利用者端末１１から情報推薦要求を受け付ける場合を例に挙げて説明する。しかし、情報推薦装置１００は、利用者端末１１以外の利用者端末（例えば、利用者端末１２）から情報推薦要求を受け付けてもよい。
【００２９】
［情報推薦装置の構成］
次に、図２を用いて、図１に示した情報推薦装置１００について説明する。図２は、実施例１に係る情報推薦装置１００の構成例を示すブロック図である。図２に例示するように、実施例１に係る情報推薦装置１００は、通信履歴取得部１１１と、グループ形成部１１２と、閲覧履歴取得部１１３と、推薦情報決定部１１４と、推薦情報提供部１１５とを有する。
【００３０】
通信履歴取得部１１１は、利用者端末１１から情報推薦要求を受け付けた場合に、通信履歴保持サーバ２１から通信履歴を取得する。なお、利用者端末１１は、利用者端末１１の利用者を識別するための利用者ＩＤを含む情報推薦要求を情報推薦装置１００に送信するものとする。
【００３１】
ここで、図３に、実施例１における通信履歴保持サーバ２１が保持する通信履歴の一例を示す。図３に例示するように、通信履歴保持サーバ２１は、「通信元利用者ＩＤ」と「通信先利用者ＩＤ」とを含む通信履歴を保持する。「通信元利用者ＩＤ」は、通信を開始した利用者端末の利用者を識別するための識別子を示す。「通信先利用者ＩＤ」は、通信元利用者ＩＤによって示される利用者の通信相手先となった利用者を識別するための識別子を示す。例えば、利用者ＩＤ「Ａ」の利用者が利用者ＩＤ「Ｂ」の利用者に対して電子メールを送信した場合、通信履歴保持サーバ２１は、通信元利用者ＩＤ「Ａ」及び通信先利用者ＩＤ「Ｂ」となる通信履歴を保持する。なお、以下では、利用者ＩＤ「Ａ」は、利用者端末１１の利用者の利用者ＩＤであり、利用者ＩＤ「Ｂ」は、利用者端末１２の利用者の利用者ＩＤであるものとする。
【００３２】
すなわち、図３に示した例では、利用者ＩＤ「Ａ」の利用者が保持する利用者端末１１は、利用者ＩＤ「Ｂ」の利用者が保持する利用者端末１２と通信を行ったことがあることを示している。同様に、利用者ＩＤ「Ａ」の利用者が保持する利用者端末１１は、利用者ＩＤ「Ｄ」の利用者が保持する利用者端末（図１には図示しない）と通信を行ったことがあることを示している。また、図３に示した例では、利用者ＩＤ「Ｂ」の利用者が保持する利用者端末１２は、利用者ＩＤ「Ｄ」の利用者が保持する利用者端末と、利用者ＩＤ「Ｃ」の利用者が保持する利用者端末と通信を行ったことがあることを示している。
【００３３】
通信履歴取得部１１１は、通信履歴保持サーバ２１から図３に例示したような通信履歴を取得する。なお、通信履歴取得部１１１は、情報推薦要求に含まれる利用者ＩＤが「通信元利用者ＩＤ」又は「通信先利用者ＩＤ」の少なくともいずれかに格納されている通信履歴のみを通信履歴保持サーバ２１から取得してもよい。上記例の場合、通信履歴取得部１１１は、通信履歴保持サーバ２１から、通信元利用者ＩＤ「Ａ」及び通信先利用者ＩＤ「Ｂ」の通信履歴と、通信元利用者ＩＤ「Ａ」及び通信先利用者ＩＤ「Ｄ」の通信履歴とだけを取得してもよい。
【００３４】
図２の説明に戻って、グループ形成部１１２は、通信履歴取得部１１１によって取得された通信履歴から得られる利用者端末間の通信に関する関係に基づいて、利用者端末群のグループを形成する。実施例１におけるグループ形成部１１２は、通信履歴取得部１１１によって取得された通信履歴に基づいて、過去に通信を行ったことがある利用者端末群のグループを形成する。具体的には、実施例１におけるグループ形成部１１２は、情報推薦要求の送信元である利用者端末１１と通信を行ったことがある他の利用者端末の利用者ＩＤ群をグループとして形成する。
【００３５】
図４を用いて、実施例１におけるグループ形成部１１２によるグループ形成処理の一例を説明する。図４は、実施例１におけるグループ形成部１１２によるグループ形成処理の一例を示す図である。なお、ここでは、通信履歴保持サーバ２１は、図３に例示した通信履歴を保持するものとする。また、利用者端末１１から受信した情報推薦要求に含まれる利用者ＩＤは、「Ａ」であるものとする。
【００３６】
図３に示すように、通信元利用者ＩＤ「Ａ」に対応する通信先利用者ＩＤには、「Ｂ」及び「Ｄ」が存在する。すなわち、利用者ＩＤ「Ａ」の利用者が保持する利用者端末１１は、利用者ＩＤ「Ｂ」の利用者が保持する利用者端末と、利用者ＩＤ「Ｄ」の利用者が保持する利用者端末と通信を行ったことがある。このため、グループ形成部１１２は、情報推薦要求に含まれる利用者ＩＤ「Ａ」と、かかる通信元利用者ＩＤ「Ａ」に対応する通信先利用者ＩＤ「Ｂ」及び「Ｄ」を取得する。そして、グループ形成部１１２は、図４に例示したように、かかる利用者ＩＤ「Ａ」、「Ｂ」及び「Ｄ」を含むグループＧ１を形成する。
【００３７】
なお、グループ形成部１１２は、通信先利用者ＩＤ「Ａ」に対応する通信元利用者ＩＤも取得し、取得した利用者ＩＤもグループＧ１に含める。ただし、図３に示した例では、通信先利用者ＩＤに「Ａ」が存在しないので、グループ形成部１１２は、通信先利用者ＩＤ「Ａ」に対応する通信元利用者ＩＤも取得する処理を行わない。
【００３８】
また、図４では、グループ形成部１１２が、グループＧ１に、情報推薦要求の送信元である利用者の利用者ＩＤ「Ａ」を含める例を示した。しかし、グループ形成部１１２は、グループＧ１には、利用者ＩＤ「Ａ」を含めなくてもよい。これは、後述する推薦情報決定部１１４は、利用者ＩＤ「Ａ」の利用者以外の利用者によって閲覧された情報を推薦情報とするからである。
【００３９】
また、図４では、情報推薦装置１００が利用者ＩＤ「Ａ」を含む情報推薦要求を受信した例を示したので、グループ形成部１１２は、利用者ＩＤ「Ａ」、「Ｂ」及び「Ｄ」を含むグループＧ１を形成した。しかし、グループ形成部１１２は、例えば、利用者ＩＤ「Ｂ」を含む情報推薦要求を受信した場合には、利用者ＩＤ「Ｂ」、「Ｃ」及び「Ｄ」を含むグループを形成する。
【００４０】
図２の説明に戻って、閲覧履歴取得部１１３は、閲覧履歴保持サーバ２２から閲覧履歴を取得する。なお、閲覧履歴取得部１１３が閲覧履歴を取得するタイミングは、利用者端末１１から情報推薦要求を受信した場合であってもよいし、グループ形成部１１２によってグループが形成された場合であってもよい。また、閲覧履歴保持サーバ２２から閲覧履歴が送信される場合には、閲覧履歴取得部１１３は、閲覧履歴保持サーバ２２によって送信されるたびに閲覧履歴を取得する。
【００４１】
ここで、図５に、実施例１における閲覧履歴保持サーバ２２が保持する閲覧履歴の一例を示す。図５に例示するように、閲覧履歴保持サーバ２２は、「利用者ＩＤ」と「情報ＩＤ」とを含む閲覧履歴を保持する。「利用者ＩＤ」は、利用者端末１１等の利用者を識別するための識別子を示し、図３に例示した「通信元利用者ＩＤ」及び「通信先利用者ＩＤ」に対応する。また、「情報ＩＤ」は、Ｗｅｂコンテンツ等の情報を識別するための識別子を示す。
【００４２】
すなわち、図５に示した例では、利用者ＩＤ「Ｂ」の利用者が保持する利用者端末１２は、情報ＩＤ「Ｉ１１」によって示される情報と、情報ＩＤ「Ｉ１２」によって示される情報とにアクセスしたことがあることを示している。同様に、図５に示した例では、利用者ＩＤ「Ｃ」の利用者が保持する利用者端末は、情報ＩＤ「Ｉ１１」によって示される情報と、情報ＩＤ「Ｉ１２」によって示される情報とにアクセスしたことがあることを示している。また、図５に示した例では、利用者ＩＤ「Ｄ」の利用者が保持する利用者端末は、情報ＩＤ「Ｉ１１」によって示される情報と、情報ＩＤ「Ｉ１３」によって示される情報とにアクセスしたことがあることを示している。
【００４３】
なお、閲覧履歴取得部１１３は、グループ形成部１１２によって形成されたグループに含まれる利用者ＩＤに対応する閲覧履歴のみを閲覧履歴保持サーバ２２から取得してもよい。上記例の場合、閲覧履歴取得部１１３は、閲覧履歴保持サーバ２２から、利用者ＩＤ「Ｂ」及び情報ＩＤ「Ｉ１１」の通信履歴と、利用者ＩＤ「Ｂ」及び情報ＩＤ「Ｉ１２」の通信履歴と、利用者ＩＤ「Ｄ」及び情報ＩＤ「Ｉ１１」の通信履歴と、利用者ＩＤ「Ｄ」及び情報ＩＤ「Ｉ１３」の通信履歴とを取得してもよい。
【００４４】
図２の説明に戻って、推薦情報決定部１１４は、グループ形成部１１２によって形成されたグループと、閲覧履歴取得部１１３によって取得された閲覧履歴とに基づいて、情報推薦要求の送信元である利用者端末１１に推薦する情報である推薦情報を決定する。具体的には、実施例１における推薦情報決定部１１４は、グループ形成部１１２によって形成されたグループに含まれる利用者ＩＤから、利用者端末１１の利用者ＩＤ以外の利用者ＩＤを抽出する。続いて、推薦情報決定部１１４は、抽出した利用者ＩＤが示す利用者によって閲覧された情報の情報ＩＤを閲覧履歴から取得し、取得した情報ＩＤの数を閲覧回数として情報ＩＤごとに計数する。そして、推薦情報決定部１１４は、閲覧回数が多い情報を優先的に推薦情報とすることを決定する。
【００４５】
図６を用いて、実施例１における推薦情報決定部１１４による推薦情報決定処理の一例を説明する。図６は、実施例１における推薦情報決定部１１４による推薦情報決定処理の一例を示す図である。なお、ここでは、グループ形成部１１２によって図４に例示したグループが形成されたものとする。また、閲覧履歴取得部１１３は、図５に例示した閲覧履歴を取得したものとする。また、情報推薦装置１００は、利用者ＩＤ「Ａ」を含む情報推薦要求を利用者端末１１から受信したものとする。
【００４６】
図４に示すように、グループ形成部１１２によって形成されたグループＧ１には、利用者ＩＤ「Ａ」、「Ｂ」及び「Ｄ」が含まれる。したがって、推薦情報決定部１１４は、かかるグループＧ１から、利用者端末１１の利用者ＩＤ「Ａ」以外の利用者ＩＤ「Ｂ」及び「Ｄ」を抽出する。続いて、推薦情報決定部１１４は、図５に示した閲覧履歴から、利用者ＩＤ「Ｂ」に対応する情報ＩＤ「Ｉ１１」及び「Ｉ１２」と、利用者ＩＤ「Ｄ」に対応する情報ＩＤ「Ｉ１１」及び「Ｉ１３」とを取得する。すなわち、推薦情報決定部１１４は、情報ＩＤ「Ｉ１１」を２回取得し、情報ＩＤ「Ｉ１２」を１回取得し、情報ＩＤ「Ｉ１３」を１回取得する。このため、推薦情報決定部１１４は、図６に示すように、情報ＩＤ「Ｉ１１」の閲覧回数「２」を計数し、情報ＩＤ「Ｉ１２」の閲覧回数「１」を計数し、情報ＩＤ「Ｉ１３」の閲覧回数「１」を計数する。そして、推薦情報決定部１１４は、情報ＩＤ「Ｉ１１」〜「Ｉ１３」のうち、閲覧回数が多い情報ＩＤ「Ｉ１１」によって示される情報を優先的に推薦情報とすることを決定する。
【００４７】
図２の説明に戻って、推薦情報提供部１１５は、推薦情報決定部１１４によって決定された推薦情報を情報推薦要求の送信元である利用者端末１１に提供する。具体的には、推薦情報提供部１１５は、推薦情報決定部１１４によって決定された推薦情報を保持する推薦情報保持サーバ２３から、かかる推薦情報を取得する。そして、推薦情報提供部１１５は、推薦情報保持サーバ２３から取得した推薦情報を利用者端末１１に送信する。
【００４８】
なお、推薦情報提供部１１５は、推薦情報決定部１１４によって計数された閲覧回数でソートした「推薦情報（例えば、情報のタイトルや情報の格納場所情報等）」と「閲覧回数」のリストを利用者端末１１に提供してもよい。また、推薦情報提供部１１５は、各情報が推薦情報保持サーバ２３に登録された時刻でソートした「推薦情報（例えば、情報のタイトルや情報の格納場所情報等）」と「閲覧回数」のリストを利用者端末１１に提供してもよい。
【００４９】
［情報推薦装置による処理手順］
次に、図７を用いて、実施例１に係る情報推薦装置１００による情報推薦処理の手順について説明する。図７は、実施例１に係る情報推薦装置１００による情報推薦処理手順を示すフローチャートである。
【００５０】
図７に示すように、情報推薦装置１００の通信履歴取得部１１１は、利用者端末から情報推薦要求を受信したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。このとき、通信履歴取得部１１１は、情報推薦要求を受信しない場合には（ステップＳ１０１否定）、情報推薦要求を受信するまで待機する。
【００５１】
一方、通信履歴取得部１１１は、情報推薦要求を受信した場合には（ステップＳ１０１肯定）、通信履歴保持サーバ２１から通信履歴を取得する（ステップＳ１０２）。そして、グループ形成部１１２は、情報推薦要求の送信元である利用者端末と、かかる利用者端末と通信を行ったことがある他の利用者端末とを含むグループを形成する（ステップＳ１０３）。また、閲覧履歴取得部１１３は、閲覧履歴保持サーバ２２から閲覧履歴を取得する（ステップＳ１０４）。
【００５２】
続いて、グループ形成部１１２によって形成されたグループに含まれる利用者ＩＤが示す利用者によって閲覧された情報を示す情報ＩＤを閲覧履歴から取得し、取得した情報ＩＤの数を閲覧回数として計数する（ステップＳ１０５）。そして、推薦情報決定部１１４は、閲覧回数が最も多い情報ＩＤによって示される情報を推薦情報とすることを決定する（ステップＳ１０６）。そして、推薦情報提供部１１５は、推薦情報決定部１１４によって決定された推薦情報を推薦情報保持サーバ２３から取得し、取得した推薦情報を情報推薦要求の送信元である利用者端末に提供する（ステップＳ１０７）。
【００５３】
［実施例１の効果］
上述してきたように、実施例１に係る情報推薦装置１００は、情報推薦要求の送信元である利用者端末と通信を行ったことがある利用者端末によってアクセスされたＷｅｂコンテンツ等の情報を推薦情報とし、かかる推薦情報を情報推薦要求の送信元である利用者端末に提供する。これにより、実施例１に係る情報推薦装置１００は、情報推薦要求の送信元である利用者端末によって各種情報がアクセスされたことがない場合であっても、かかる利用者端末に適切な推薦情報を提供することができるとともに、ネットワーク１上に膨大な量の情報が蓄積されている場合であっても、かかる利用者端末に適切な推薦情報を提供することができる。すなわち、実施例１に係る情報推薦装置１００は、「Ｄａｔａ  Ｓｐａｒｓｉｔｙ」の問題を解決することができる。
【実施例２】
【００５４】
ところで、本発明に係る情報推薦装置、情報推薦方法及び情報推薦プログラムは、上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、実施例２では、本発明に係る情報推薦装置、情報推薦方法及び情報推薦プログラムの他の実施例について説明する。
【００５５】
［グループ形成１］
上記実施例１では、グループ形成部１１２が、情報推薦要求に含まれる利用者ＩＤによって示される利用者と通信を行ったことがある利用者の利用者ＩＤ群をグループとする例を示した。言い換えれば、利用者ＩＤをノードとし、互いに通信を行ったことがある利用者の利用者ＩＤ間をエッジ（「リンク」とも呼ばれる）で接続する無向グラフで表した場合に、実施例１におけるグループ形成部１１２は、情報推薦要求に含まれる利用者ＩＤとエッジにより接続されている他の利用者ＩＤ群を同一グループとして形成する。しかし、グループ形成部１１２によるグループ形成処理は、この例に限られない。
【００５６】
例えば、グループ形成部１１２は、情報推薦要求に含まれる利用者ＩＤによって示される利用者Ｘと通信を行ったことがある利用者Ｙの利用者ＩＤと、かかる利用者Ｙと通信を行ったことがある利用者Ｚの利用者ＩＤとを含むグループを形成してもよい。すなわち、各利用者ＩＤの関係を上記無向グラフで表した場合に、グループ形成部１１２は、情報推薦要求に含まれる利用者ＩＤとエッジにより接続されている他の利用者ＩＤ群だけでなく、かかる他の利用者ＩＤ群とエッジにより接続されている他の利用者ＩＤ群についても同一グループとして形成してもよい。
【００５７】
この点について、図８を用いて具体的に説明する。図８は、実施例１に係る情報推薦装置１００の他の実施形態を説明するための図である。なお、図８の左図は、通信履歴取得部１１１によって通信履歴保持サーバ２１から取得された通信履歴の一例を示し、図８の右図は、グループ形成部１１２によって形成されるグループの一例を示す。
【００５８】
図８に示した例において、情報推薦装置１００は、利用者ＩＤ「Ａ」を含む情報推薦要求を受信したものとする。かかる場合に、グループ形成部１１２は、通信元利用者ＩＤ「Ａ」に対応する通信先利用者ＩＤ「Ｂ」及び「Ｄ」を取得する。これにより、グループ形成部１１２は、利用者ＩＤ「Ａ」によって示される利用者と通信を行ったことがある利用者の利用者ＩＤ「Ｂ」及び「Ｄ」を取得する。さらに、グループ形成部１１２は、通信元利用者ＩＤ「Ｂ」に対応する通信先利用者ＩＤ「Ｃ」及び「Ｄ」を取得し、通信元利用者ＩＤ「Ｄ」に対応する通信先利用者ＩＤ「Ｃ」を取得し、通信先利用者ＩＤ「Ｄ」に対応する通信元利用者ＩＤ「Ｅ」を取得する。これにより、グループ形成部１１２は、利用者ＩＤ「Ｂ」によって示される利用者と通信を行ったことがある利用者の利用者ＩＤ「Ｃ」及び「Ｄ」を取得し、利用者ＩＤ「Ｄ」によって示される利用者と通信を行ったことがある利用者の利用者ＩＤ「Ｃ」及び「Ｅ」を取得する。そして、グループ形成部１１２は、図８の右図に示すように、情報推薦要求に含まれる利用者ＩＤ「Ａ」と、かかる利用者ＩＤ「Ａ」の利用者と通信を行ったことがある利用者の利用者ＩＤ「Ｂ」及び「Ｄ」と、かかる利用者ＩＤ「Ｂ」の利用者や利用者ＩＤ「Ｄ」の利用者と通信を行ったことがある利用者の利用者ＩＤ「Ｃ」及び「Ｅ」とを含むグループＧ１を形成する。
【００５９】
このように、グループ形成部１１２は、情報推薦要求の送信元である利用者と間接的に通信を行ったことがある利用者についても同一グループに含めてもよい。なお、図８に示した例において、グループ形成部１１２は、情報推薦要求に含まれる利用者ＩＤとの接続を仲介するノード（利用者ＩＤ）の数が「１」又は「２」である利用者ＩＤ群を同一グループとして形成した。しかし、グループ形成部１１２は、情報推薦要求に含まれる利用者ＩＤとの接続を仲介するノードの数が「３」以上である利用者ＩＤ群を同一グループとして形成してもよい。
【００６０】
［グループ形成２］
また、グループ形成部１１２は、通信を行ったことがある利用者の利用者ＩＤ間をエッジにより接続した無向グラフにより表した場合に、接続関係が密である利用者ＩＤ群を同一グループとして形成してもよい。例えば、グループ形成部１１２は、コミュニティ抽出アルゴリズム（上記非特許文献３等を参照）を用いて、接続関係が密である利用者ＩＤ群を特定することができる。
【００６１】
この点について、図９を用いて具体的に説明する。図９は、実施例１に係る情報推薦装置１００の他の実施形態を説明するための図である。なお、図９の左図は、通信履歴取得部１１１によって通信履歴保持サーバ２１から取得された通信履歴の一例を示し、図９の中央図は、利用者ＩＤをノードとする無向グラフの一例を示し、図９の右図は、グループ形成部１１２によって形成されるグループの一例を示す。
【００６２】
図９に示した例において、グループ形成部１１２は、図９の左図に示した通信履歴から、図９の中央図に示した利用者ＩＤをノードとする無向グラフを生成する。そして、グループ形成部１１２は、かかる無向グラフに対して、上記のコミュニティ抽出アルゴリズムを適用することにより、接続関係が密である利用者ＩＤ群を特定する。図９に示した例では、グループ形成部１１２は、利用者ＩＤ「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」及び「Ｄ」を接続関係が密である利用者ＩＤ群として特定するとともに、利用者ＩＤ「Ｅ」、「Ｆ」及び「Ｇ」を接続関係が密である利用者ＩＤ群として特定する。かかる場合に、グループ形成部１１２は、図９の右図に示すように、利用者ＩＤ「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」及び「Ｄ」を含むグループＧ１を形成するとともに、利用者ＩＤ「Ｅ」、「Ｆ」及び「Ｇ」を含むグループＧ２を形成する。
【００６３】
このように、情報推薦装置１００は、接続関係が密である利用者ＩＤ群を同一グループとして形成することにより、情報推薦要求の送信元である利用者と趣味・趣向が似ている可能性の高い利用者によって閲覧された情報を推薦することができる。
【００６４】
［グループ形成３］
また、グループ形成部１１２は、利用者間で行われた通信の回数（通信頻度）や通信量を用いて、グループを形成してもよい。具体的には、グループ形成部１１２は、通信頻度又は通信量に応じて利用者ＩＤ間の接続関係に重み付けをし、所定値以上の重みにより接続されている利用者ＩＤ群を同一グループとして形成してもよい。言い換えれば、グループ形成部１１２は、通信頻度又は通信量が多い利用者ＩＤ間の接続関係が密であるとし、接続関係が密である利用者ＩＤ群を同一グループとして形成してもよい。
【００６５】
この点について、図１０を用いて具体的に説明する。図１０は、実施例１に係る情報推薦装置１００の他の実施形態を説明するための図である。なお、図１０の左図は、通信履歴取得部１１１によって通信履歴保持サーバ２１から取得された通信履歴の一例を示し、図１０の右図は、利用者ＩＤをノードとする無向グラフの一例を示す。なお、図１０では、グループ形成部１１２が、通信量に応じてグループを形成する例を示す。
【００６６】
図１０に示した例において、グループ形成部１１２は、図１０の左図に示した通信履歴から、図１０の右図に示した利用者ＩＤをノードとする無向グラフを生成する。このとき、グループ形成部１１２は、通信履歴に含まれる通信量を用いて、各利用者ＩＤ間のエッジに重み付けをする。図１０に示した例では、グループ形成部１１２は、各利用者間における通信量の比率を各エッジに対する重みとしている。そして、グループ形成部１１２は、各エッジに付与した重みに基づいて、所定値以上の重みにより接続されている利用者ＩＤ群を同一グループとして形成する。例えば、グループ形成部１１２は、図１０に示した例において、重みが「２」以上である利用者ＩＤ群を同一グループとして形成する場合には、前述した図９に示した例と同様に、利用者ＩＤ「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」及び「Ｄ」を含むグループＧ１を形成するとともに、利用者ＩＤ「Ｅ」、「Ｆ」及び「Ｇ」を含むグループＧ２を形成する。
【００６７】
なお、図１０では、グループ形成部１１２が、通信量に応じてグループを形成する例を示したが、グループ形成部１１２は、通信頻度が高い利用者ＩＤ間ほど高い重みを付与し、通信頻度が低い利用者ＩＤ間ほど低い重みを付与する。例えば、図１０に示した例では、利用者ＩＤ「Ｄ」の利用者と利用者ＩＤ「Ｅ」の利用者との間で通信量「１」の通信が行われたので、グループ形成部１１２は、利用者ＩＤ「Ｄ」と利用者ＩＤ「Ｅ」とを接続するエッジに重み「１」を付与している。しかし、利用者ＩＤ「Ｄ」の利用者と利用者ＩＤ「Ｅ」の利用者との間で通信量「１」の通信が複数回（例えば、Ｎ回）行われている場合には、グループ形成部１１２は、例えば、利用者ＩＤ「Ｄ」と利用者ＩＤ「Ｅ」とを接続するエッジに重み「Ｎ」を付与する。
【００６８】
このように、情報推薦装置１００は、通信頻度又は通信量に基づいて利用者ＩＤ群のグループを形成することにより、情報推薦要求の送信元である利用者と趣味・趣向が似ている可能性の高い利用者によって閲覧された情報を推薦することができる。例えば、所定の利用者端末間における通信頻度が高い場合には、かかる利用者端末間で頻繁に通信が行われていることを示し、利用者端末間における通信量が多い場合には、一方の利用者が公開しているブログに他方の利用者が長文のコメントを書き込んだことや、利用者間で長時間の通話が行われたこと等を示す。このような利用者端末の利用者の双方は、親密度が高く、趣味・趣向が似ている可能性も高い。このため、情報推薦装置１００は、通信頻度又は通信量を用いてグループを形成することにより、趣味・趣向が似ている可能性の高い利用者によって閲覧された情報を推薦情報とすることが可能になる。
【００６９】
なお、グループ形成部１１２は、通信内容に応じて、通信頻度に基づいてグループとして形成する処理と、通信量に基づいてグループとして形成する処理とを使い分けてもよい。例えば、グループ形成部１１２は、電子メール等の通信量に大きな差異がない通信が利用者間で行われている場合には、通信頻度に基づいてグループを形成する処理を行ってもよいし、通話等の通信量に大きな差異がある通信が利用者間で行われている場合には、通信量に基づいてグループを形成する処理を行ってもよい。
【００７０】
［グループ形成４］
また、グループ形成部１１２は、通信を行ったことがある利用者の利用者ＩＤ群をグループとして形成するのではなく、通信時刻が類似する利用者の利用者ＩＤ群をグループとして形成してもよい。具体的には、グループ形成部１１２は、通信履歴保持サーバ２１に保持されている通信元利用者ＩＤのうち、通信時刻が所定の時間の範囲内に含まれる利用者ＩＤ群を同一グループとして形成してもよい。
【００７１】
この点について、図１１を用いて具体的に説明する。図１１は、実施例１に係る情報推薦装置１００の他の実施形態を説明するための図である。なお、図１１の左図は、通信履歴取得部１１１によって通信履歴保持サーバ２１から取得された通信履歴の一例を示し、図１１の右図は、利用者ＩＤをノードとする無向グラフの一例を示す。
【００７２】
図１１に示した例において、グループ形成部１１２は、図１１の左図に示した通信履歴から、図１１の右図に示した利用者ＩＤをノードとする無向グラフを生成する。このとき、グループ形成部１１２は、通信履歴に含まれる通信時刻が所定の時間の範囲内に含まれる通信元利用者ＩＤ間をエッジにより接続する。例えば、所定の時間が「前後１時間」であるものとする。かかる場合に、グループ形成部１１２は、通信時刻「１０：００」に通信を行った通信元利用者ＩＤ「Ａ」と、かかる通信時刻「１０：００」よりも１時間後である通信時刻「１１：００」に通信を行った通信元利用者ＩＤ「Ｆ」とを接続する。同様にして、グループ形成部１１２は、通信時刻「１１：００」に通信を行った通信元利用者ＩＤ「Ｆ」と、通信時刻「１２：００」に通信を行った通信元利用者ＩＤ「Ｅ」とを接続する。このようにして、グループ形成部１１２は、図１１の右図に示すように、利用者ＩＤ「Ａ」〜「Ｇ」を含むグループを形成する。また、情報推薦要求を送信した利用者ＩＤの通信時刻に基づき、グループに含まれる利用者ＩＤを決定してもよい。例えば、図１１に示した例において、利用者ＩＤ「Ｄ」を含む情報推薦要求を情報推薦装置１００が受信し、所定の時間が「利用者ＩＤ「Ｄ」が通信した時刻の前後１時間」であるものとする。この場合、グループ形成部１１２は、利用者ＩＤ「Ｃ」「Ｄ」「Ｅ」を含むグループを形成する。
【００７３】
このように、情報推薦装置１００は、通信を開始した通信時刻が類似する通信元利用者の利用者ＩＤ群を同一グループとして形成することにより、情報推薦要求の送信元である利用者と趣味・趣向が似ている可能性の高い利用者によって閲覧された情報を推薦することができる。例えば、電子メールを送信する時刻や、他人のブログを閲覧する時刻や、電話をかける時刻等が類似する利用者は、互いに通信を行ったことがない場合であっても、生活習慣が類似している可能性があり、趣味・趣向が似ている可能性もある。このため、情報推薦装置１００は、通信時刻の類似性を用いてグループを形成することにより、趣味・趣向が似ている可能性の高い利用者によって閲覧された情報を推薦情報とすることが可能になる。
【００７４】
［グループ形成５］
また、グループ形成部１１２は、通信を行ったことがある利用者の利用者ＩＤ群を含むグループを形成するのではなく、通信量が類似する利用者の利用者ＩＤ群を含むグループを形成してもよい。具体的には、グループ形成部１１２は、通信履歴保持サーバ２１に保持されている通信元利用者ＩＤのうち、通信量が所定の範囲内に含まれる利用者ＩＤ群を同一グループとして形成してもよい。
【００７５】
この点について、図１２を用いて具体的に説明する。図１２は、実施例１に係る情報推薦装置１００の他の実施形態を説明するための図である。なお、図１２の左図は、通信履歴取得部１１１によって通信履歴保持サーバ２１から取得された通信履歴の一例を示し、図１２の右図は、利用者ＩＤをノードとする無向グラフの一例を示す。
【００７６】
図１２に示した例において、グループ形成部１１２は、図１２の左図に示した通信履歴から、図１２の右図に示した利用者ＩＤをノードとする無向グラフを生成する。このとき、グループ形成部１１２は、通信履歴に含まれる通信量が類似する通信元利用者ＩＤ間をエッジにより接続する。例えば、通信量が「１０」以上である利用者ＩＤ群と、通信量が「１０」未満である利用者ＩＤ群とに分けてグループを形成するものとする。かかる場合に、グループ形成部１１２は、図１２の右図に示すように、通信量が「１０」である通信を行った通信元利用者ＩＤ「Ａ」と、通信量が「２０」である通信を行った通信元利用者ＩＤ「Ｄ」及び「Ｆ」とを互いに接続したグループを形成する。また、グループ形成部１１２は、通信量が「１」である通信を行った通信元利用者ＩＤ「Ｂ」、「Ｃ」及び「Ｅ」と、通信量が「２」である通信を行った通信元利用者ＩＤ「Ｇ」とを互いに接続したグループを形成する。
【００７７】
このように、情報推薦装置１００は、通信量が類似する通信元利用者の利用者ＩＤ群を同一グループとして形成することにより、情報推薦要求の送信元である利用者と趣味・趣向が似ている可能性の高い利用者によって閲覧された情報を推薦することができる。例えば、電子メールをサイズや、他人との通話時間等が類似する利用者は、互いに通信を行ったことがない場合であっても、趣味・趣向が似ている可能性もある。このため、情報推薦装置１００は、通信量の類似性を用いてグループを形成することにより、趣味・趣向が似ている可能性の高い利用者によって閲覧された情報を推薦情報とすることが可能になる。
【００７８】
［推薦情報］
また、上記実施例１では、推薦情報決定部１１４が、情報推薦要求の送信元である利用者と同一グループに属する他の利用者による情報への閲覧回数（閲覧頻度）に基づいて、推薦情報を決定する例を示した。しかし、推薦情報決定部１１４による推薦情報決定処理は、この例に限られない。
【００７９】
例えば、推薦情報決定部１１４は、情報推薦要求の送信元である利用者と他の利用者との間で行われた通信の回数（通信頻度）や通信量に基づいて、かかる他の利用者によって閲覧された情報に重み付けをし、付与した重みに基づいて推薦情報として決定する確率を変動させてもよい。具体的には、推薦情報決定部１１４は、通信履歴取得部１１１によって取得された通信履歴に基づいて、情報推薦要求の送信元である利用者と他の利用者と他の利用者との間における通信の通信頻度又は通信量を取得する。そして、推薦情報決定部１１４は、かかる通信頻度又は通信量に応じて、他の利用者によって閲覧された情報に重み付けをすることにより、各情報に優先度を付与する。そして、推薦情報決定部１１４は、優先度の高い情報ほど高い確率で推薦情報にすることを決定し、優先度の低い情報ほど低い確率で推薦情報にすることを決定する。
【００８０】
この点について、図１３を用いて具体的に説明する。図１３は、実施例１に係る情報推薦装置１００の他の実施形態を説明するための図である。なお、図１３の左上図は、閲覧履歴取得部１１３によって閲覧履歴保持サーバ２２から取得された閲覧履歴の一例を示し、図１３の左下図は、通信履歴取得部１１１によって通信履歴保持サーバ２１から取得された通信履歴の一例を示し、図１３の右図は、推薦情報決定部１１４によって各情報に付与される優先度の一例を示す。なお、図１３では、閲覧履歴取得部１１３が、通信量に応じて各種情報に重み付けをする例を示す。また、ここでは、情報推薦装置１００が利用者ＩＤ「Ａ」を含む情報推薦要求を受信し、グループ形成部１１２によって利用者ＩＤ「Ａ」、「Ｂ」及び「Ｄ」を含むグループが形成されたものとする。
【００８１】
図１３の左上図に示すように、情報ＩＤ「Ｉ１１」、「Ｉ１２」又は「Ｉ１３」によって示される各情報は、それぞれ１回ずつ閲覧されている。このため、この例の場合には、各情報の閲覧頻度は同等である。ここで、図１３の左下図に示すように、利用者ＩＤ「Ａ」の利用者と利用者ＩＤ「Ｂ」の利用者とは、通信量が「１」である通信を行い、利用者ＩＤ「Ａ」の利用者と利用者ＩＤ「Ｄ」の利用者とは、通信量が「３」である通信を行っている。このとき、推薦情報決定部１１４は、利用者ＩＤ「Ｂ」の利用者によって閲覧された情報ＩＤ「Ｉ１１」又は「Ｉ１２」の情報に対して、重み「１」を付与するとともに、利用者ＩＤ「Ｄ」の利用者によって閲覧された情報ＩＤ「Ｉ１３」の情報に対して、重み「３」を付与する。図１３に示した例では、推薦情報決定部１１４は、かかる重みを優先度としている。なお、ここでは、数値の大きいほど優先度が高いものとする。
【００８２】
そして、推薦情報決定部１１４は、優先度の数値が大きい情報を優先して、情報推薦要求の送信元である利用者端末に提供する。具体的には、推薦情報決定部１１４は、優先度が「１」である情報ＩＤ「Ｉ１１」又は「Ｉ１２」の情報よりも、優先度が「３」である情報ＩＤ「Ｉ１３」の情報を優先して提供する。例えば、推薦情報決定部１１４は、５回中３回の確率で情報ＩＤ「Ｉ１３」の情報を提供し、一方で、５回中１回の確率で情報ＩＤ「Ｉ１１」の情報を提供し、同様に、５回中１回の確率で情報ＩＤ「Ｉ１２」の情報を提供する。
【００８３】
なお、図１３では、推薦情報決定部１１４が、通信量に応じて各情報に優先度を付与する例を示したが、推薦情報決定部１１４は、通信頻度に応じて各情報に優先度を付与する処理も行う。例えば、図１３に示した例では、情報ＩＤ「Ｉ１１」によって示される情報は、利用者ＩＤ「Ｂ」の利用者によって１回閲覧されており、利用者ＩＤ「Ａ」の利用者と利用者ＩＤ「Ｂ」の利用者との間で行われた通信の通信量が「１」であるので、推薦情報決定部１１４は、情報ＩＤ「Ｉ１１」の優先度に「１」を付与している。しかし、情報ＩＤ「Ｉ１１」によって示される情報が、利用者ＩＤ「Ｂ」や利用者ＩＤ「Ｄ」の利用者によって複数回（例えば、Ｎ回）閲覧されている場合には、推薦情報決定部１１４は、情報ＩＤ「Ｉ１１」の優先度に「Ｎ」を付与する。
【００８４】
このように、情報推薦装置１００は、利用者間で行われた通信の通信頻度や通信量に基づいて、各情報に優先度を付与することにより、情報推薦要求の送信元である利用者と趣味・趣向が似ている可能性の高い利用者によって閲覧された情報を推薦することができる。例えば、通信頻度が高い利用者間や通信量が多い利用者間は、親密度が高く、趣味・趣向が似ている可能性も高い。このため、情報推薦装置１００は、通信頻度や通信量に基づく優先度に従って推薦情報を決定することにより、趣味・趣向が似ている可能性の高い利用者によって閲覧された情報を推薦情報とすることが可能になる。
【００８５】
［利用者ＩＤ］
また、上記実施例では、情報推薦装置１００が、利用者ＩＤを用いて各種処理を行う例を示した。例えば、上記実施例における情報推薦装置１００は、利用者ＩＤを含む情報推薦要求を受信し、利用者ＩＤ群のグループを形成する。しかし、情報推薦装置１００は、利用者ＩＤの代わりに、利用者端末を識別するための端末ＩＤを用いて各種処理を行ってもよい。例えば、情報推薦装置１００は、端末ＩＤを含む情報推薦要求を受信し、端末ＩＤ群のグループを形成してもよい。
【００８６】
［通信履歴、閲覧履歴］
また、上記実施例では、情報推薦装置１００が、通信履歴保持サーバ２１から通信履歴を取得し、閲覧履歴保持サーバ２２から閲覧履歴を取得する例を示した。しかし、情報推薦装置１００は、通信履歴保持サーバ２１や閲覧履歴保持サーバ２２と同等の機能を有してもよい。例えば、情報推薦装置１００は、Ｗｅｂサーバ等の各種サーバから通信履歴や閲覧履歴を収集する機能を有してもよい。かかる場合には、情報推薦装置１００は、通信履歴保持サーバ２１や閲覧履歴保持サーバ２２から通信履歴や閲覧履歴を取得する処理を行わなくてもよい。
【００８７】
［システム構成］
また、上記実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、図３〜図５等に例示した各種情報は、あくまで一例であって任意の情報に変更することができる。
【００８８】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【００８９】
［プログラム］
また、上記実施例１及び２において説明した情報推薦装置１００が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述したプログラムを作成することもできる。例えば、実施例１に係る情報推薦装置１００が実行する処理をコンピュータが実行可能な言語で記述した情報推薦プログラムを作成することもできる。この場合、コンピュータが情報推薦プログラムを実行することにより、上記実施例１と同様の効果を得ることができる。さらに、かかる情報推薦プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録された情報推薦プログラムをコンピュータに読み込ませて実行することにより上記実施例１と同様の処理を実現してもよい。以下に、図２に示した情報推薦装置１００と同様の機能を実現する情報推薦プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。
【００９０】
図１４は、情報推薦プログラムを実行するコンピュータ１０００を示す図である。図１４に例示するように、コンピュータ１０００は、例えば、メモリ１０１０と、ＣＰＵ１０２０と、ハードディスクドライブインタフェース１０３０と、ディスクドライブインタフェース１０４０と、シリアルポートインタフェース１０５０と、ビデオアダプタ１０６０と、ネットワークインタフェース１０７０とを有し、これらの各部はバス１０８０によって接続される。
【００９１】
メモリ１０１０は、図１４に例示するように、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０１１及びＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０１２を含む。ＲＯＭ１０１１は、例えば、ＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムを記憶する。ハードディスクドライブインタフェース１０３０は、図１４に例示するように、ハードディスクドライブ１０３１に接続される。ディスクドライブインタフェース１０４０は、図１４に例示するように、ディスクドライブ１０４１に接続される。例えば磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能な記憶媒体が、ディスクドライブに挿入される。シリアルポートインタフェース１０５０は、図１４に例示するように、例えばマウス１０５１、キーボード１０５２に接続される。ビデオアダプタ１０６０は、図１４に例示するように、例えばディスプレイ１０６１に接続される。
【００９２】
ここで、図１４に例示するように、ハードディスクドライブ１０３１は、例えば、ＯＳ１０９１、アプリケーションプログラム１０９２、プログラムモジュール１０９３、プログラムデータ１０９４を記憶する。すなわち、上記の情報推薦プログラムは、コンピュータ１０００によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ１０３１に記憶される。例えば、図２に例示した通信履歴取得部１１１と同様の情報処理を実行する通信履歴取得手順と、グループ形成部１１２と同様の情報処理を実行するグループ形成手順と、閲覧履歴取得部１１３と同様の情報処理を実行する閲覧履歴取得手順と、推薦情報決定部１１４と同様の情報処理を実行する推薦情報決定手順と、推薦情報提供部１１５と同様の情報処理を実行する推薦情報提供手順とが記述されたプログラムモジュール１０９３が、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される。
【００９３】
また、上記実施例で説明した情報推薦装置１００が保持する各種データは、プログラムデータとして、例えばメモリ１０１０やハードディスクドライブ１０３１に記憶される。そして、ＣＰＵ１０２０が、メモリ１０１０やハードディスクドライブ１０３１に記憶されたプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４を必要に応じてＲＡＭ１０１２に読み出し、通信履歴取得手順、グループ形成手順、閲覧履歴取得手順、推薦情報決定手順、推薦情報提供手順を実行する。
【００９４】
なお、情報推薦プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ハードディスクドライブ１０３１に記憶される場合に限られず、例えば着脱可能な記憶媒体に記憶され、ディスクドライブ等を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。あるいは、情報推薦プログラムに係るプログラムモジュール１０９３やプログラムデータ１０９４は、ネットワーク（ＬＡＮ（Local  Area  Network）、ＷＡＮ（Wide  Area  Network）等）を介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース１０７０を介してＣＰＵ１０２０によって読み出されてもよい。
【符号の説明】
【００９５】
１  ネットワーク
１１  利用者端末
１２  利用者端末
２１  通信履歴保持サーバ
２２  閲覧履歴保持サーバ
２３  推薦情報保持サーバ
１００  情報推薦装置
１１１  通信履歴取得部
１１２  グループ形成部
１１３  閲覧履歴取得部
１１４  推薦情報決定部
１１５  推薦情報提供部
【図１】
0005499333.tif 000002
【図２】
0005499333.tif 000003
【図３】
0005499333.tif 000004
【図４】
0005499333.tif 000005
【図５】
0005499333.tif 000006
【図６】
0005499333.tif 000007
【図７】
0005499333.tif 000008
【図８】
0005499333.tif 000009
【図９】
0005499333.tif 000010
【図１０】
0005499333.tif 000011
【図１１】
0005499333.tif 000012
【図１２】
0005499333.tif 000013
【図１３】
0005499333.tif 000014
【図１４】
0005499333.tif 000015